背景
zookeeper用于实现集群中的数据管理，比如hadoop中的leader选举、状态同步。但是这些是怎么实现的呢？那今天我就来看一下zookeepr背后的数据结构及其怎么实现进程间同步的。
写这篇文章钱打算阐述顺序为先介绍历史来源及其背景知识，然后描述描述zookeeper的一些重要特性，比如通知机制，lead选举。在通过这些特性的基础上可以知道他能够提供什么功能。
由于是边边查资料（带上自己的逻辑），实际文章阐述顺序为，先说协调的抽象概念（与同一进程对比），再说zookeeper数据结构，然后阐述在这些数据结构下zookeeper可以提供哪些功能。最后从实际应用角度来举例zookeeper如何实现同步队列和FIFO队列。
zookeeper的来源
zookeeper is a service for coordinating process of distributed applications,即它是一个分布式协调服务。怎么协调呢？通过一种分布式环境下锁机制。
关于协调的概念
并发读写数据库、多线程环境（同一进程）都会对共享数据读写，在这种情况下我们通过锁的机制来协调。
比如java中会有synchronize对象内置锁来协调对象资源访问。
public synchronized void doSomething()
{
System.out.println("father do something");
}
根据不同的场景，比如为了提高性能我们会使用读写锁来解决 读多写少的场景协调，这种场景下如果采用排它锁会严重影响性能。
上面说的都是在同一进程中的协调机制，如果A调用B失败就是肯定失败，抛出异常就是调用失败。但是在分布式环境中由于网络的不确定性A调用B，B执行成功但可能一直没有回复给A。如果做过 消息中间件异步处理的就知道一条消息在发送端被执行可能晚与接收端的执行。
分布式环境中我们部署多套服务来负载均衡和增加可靠性，但是这多套服务之间协调就需要进程间的并发锁来实现，这也就是zookeeper提供的核心功能。
zookeeper 数据结构
要想知道怎么提供进程间的并发锁，我们先要了解zookeeper的数据结构。
zookeeper = zookeeper的数据模型 + 通知机制
zookeeper中每个节点称为Znode。
zookeeper的数据模型，
/|———NameService
|
|———Configuration
|
|———GroupMembers
|
|———Apps
zookeeper 根据 持久/临时 有序/无序 可以组合成4中类型的节点：
a).持久节点(persistent)
持久节点不会随着客户端连接断开而消失，只能通过主动的delete操作。
b).持久顺序节点(persistent_sequential)
与持久节点类似，额外的特性是，在它的第一级子节点维持一份时序，在创建子节点的过程中会默认在后面加上数字后缀作为节点名称，节点后缀最大值是整数最大值。
c).临时节点(ephemeral)
临时节点不能存储数据，其生命周期与会话绑定。如果客户端会话失效则该节点消失，注意不是连接断开（有时连接还在但是会话就已经失效了）。
d).临时有序(ephemeral_sequential)
该节点可以用来实现分布式锁和lead选举。
分布式锁的实现步骤如下：
客户端 create 路径为 “locknode/guid-lock-” （类型为：ephemeral_sequential节点）。
客户端通过getChildren(“locknode”)方法来获取所有已经创建的子节点。– 不会watch子节点
客户端遍历所有子节点的路径，如果发现自己创建的节点序号最小说明获取了锁。
如果客户端自己创建的序号不是最小的，则找到序号最小的节点后对其调用exist()方法同时注册监听。
如果最小序号节点移除了，监听的客户端会收到通知，会再进行一次选举（遍历所有子节点->选取最小->注册监听）。
从这里可以看出在该类型中客户端监听的是最小序号节点。
zookeeper节点有如下特点：
每个znode节点存储的数据有版本号，即同一存储路径可以存储多份数据。（这个特性可以用来实现加锁）
znode下面可以有子节点，ephemeral节点不能有子目录（可以存储数据，比如lead服务器的ip等等）。
zookeeper客户端与服务端通过长连接连接。
znode节点可以自动编号及 sequential节点的特性。
zookeeper能够提供哪些服务
1.提供命名服务
NameService:统一命名服务，在分布式应用中，通常需要一套完整的命名规则既要能够产生唯一的名称又便于识别，这种通过树结构实现最好不过。
命名服务在zookeeper中已经内置的功能，
比如
/NameService/
/name1 -- 对应的全局命名为name1
/name2 -- 对应的全局命名为name2
2.提供配置管理
Configuration:
现在服务器运行程序基本上=代码+配置文件，在分布式环境中如果每台机器都要有相同的配置，每个都需要修改很不方便，所以可以把配置文件统一放在zookeeper上可以方便修改和管理。
3.提供集群管理
zookeeper能够很轻松的实现集群管理功能，多台server构成的一个集群我需要一个”总管”来管理这些服务器的状态，当有一台服务器挂掉或者加入的话都需要通知到其他兄弟服务器，同样也需要把这些事告诉给“总管”。
怎么告诉兄弟服务器，在zookeeper中是怎么实现的呢？
比如如下的节点目录，我们会在groupMembers上注册监听（client1,client2,client3都是ephemeral节点），如果client1会话关闭client1节点会消失则会在GroupMembers上调用getChildrens()通知所有的watcher（client1,client2,client都监听GroupMembers）
/./GroupMembers
/client1
/client2
/client3
如何实现leader选举呢？
leader其实就是分布式锁功能，参考“zookeeper数据结构” -> “分布式锁实现”那一节。
zookeeper 的监控
zookeeper 监控依赖于下面两个特性：
1.如果在节点X注册了watcher，那么节点X的子节点有任何变化都会通知该watcher。
2.创建EPHEMERAL类型的节点，一旦客户端和服务器的会话结束或过期，那么该节点就会消失。
zookeeper 中分布式同步锁管理
怎么创建分布式同步锁实现原理参考参考“zookeeper数据结构” -> “分布式锁实现”。
如果我需要释放锁的话直接删除自己创建的目录节点就可以了。
分布式锁有两个目标：1.保持独占 2.控制时序。这两个目标都是通过数字序号实现，通过最下的序号实现独占，通过数字大小顺序来控制时序。
zookeerper 如何通知
客户端注册监听它关心的目录节点，当目录节点发生变化（数据改变、被删除、子目录节点增加删除）时，zookeeper会通知客户端。
zookeeper 场景具体 应用
常用的SOA框架就是通过 dubbo+zookeeper实现的。
这里zookeeper就实现了一个队列用于生产者->消费者模型。
1).同步队列(barrier)
同步队列是等待所有成员都到齐了这个队列才可用，比如要等集群中所有服务器都起来这个集群才对外部使用。
如果队列数量为N，其同步队列具体实现方式如下：
a).首先 父目录 /queue/ ，每个成员都监控 queue/start目录是否存在。
b).成员加入队列的时候创建/queue/member_i临时目录节点，然后调用/queue/上个getchidren()判断成员数量是否达到要求N，如果i=N则会创建queue/start目录。
2)FIFO队列
FIFO队列是一种先进先出队列，我们很容易想到ephemeral_sequential节点。
当成员入队的时候会在/queue/下创建一个节点且带有数字序号，这样先来的成员队形的数字序号是最小的，出队的时候每次都访问最小序号对应的成员就可以了。
写完后的感受
学习一定要善于抽象，即通过zookeeper 想到协调的概念。协调有进程内的协调这样跟以前java中同步锁这些概念联系起来。这样是很有助于构建你的知识体系。
参考：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fb7db430102vbid.html
